結構化資料與非結構化資料之間有什麼區別？
結構化資料和非結構化資料是可收集資料的兩大類別。結構化資料是完全適合資料表的資料，包括數字、簡要文字和日期等離散資料類型。非結構化資料因其大小或性質而不完全適合資料表：例如，音訊和影片檔案，以及大型文字文件。有時，數字或文字資料可能是非結構化的，因為將其建模為資料表效率不佳。例如，感應器資料是數值的固定串流，但是建立包含兩個資料欄 (時間戳記和感測器值) 的資料表效率不佳且不切實際。結構化資料和非結構化資料在現代分析中至關重要。
主要差異：結構化資料與非結構化資料
可以將結構化資料建模為包含列和欄的資料表。每個欄都有一個屬性 (例如時間、位置和名稱)，而每個列都是具有每個屬性相關資料值的單一記錄。非結構化資料不遵循任何預先定義的規則。
以下是結構化資料與非結構化資料之間的更多區別。
資料格式
結構化資料必須始終遵守嚴格的格式，稱為預先定義的資料模型或結構描述。非結構化資料不適合結構描述。非結構化資料的規定格式可能簡單至僅要求所有會議錄音採用 MP3 格式，或者要求所有系統事件均必須在特定存放區中收集。
資料儲存
結構化資料和非結構化資料都可以存放在各種類型的資料存放區中。正確儲存類型的選擇取決於資料的固有品質和屬性、收集資料的原因以及所需的分析類型。
結構化資料存放區的範例包括關聯式資料庫、空間資料庫和 OLAP 立方體。大型結構化資料存放區集合稱為資料倉儲。非結構化資料存放區的範例包括檔案系統、數位資產管理 (DAM) 系統、內容管理系統 (CMS) 和版本控制系統。大型非結構化資料存放區集合稱為資料湖。
通常用於結構化資料的某些資料存放區也可以儲存非結構化資料，反之亦然。
資料分析
通常，可以更加輕鬆地組織、清理、搜尋和分析結構化資料。嚴格格式化資料時，可以使用程式設計邏輯來搜尋和尋找特定資料項目，以及建立、刪除或編輯項目。自動化結構化資料的資料管理和分析更有效率。
非結構化資料沒有預先定義的屬性，因此搜尋和組織更加困難。通常，非結構化資料需要複雜的演算法來預先處理、操作和分析。
技術：結構化資料與非結構化資料
結構化資料和非結構化資料使用的技術類型取決於所使用的資料儲存類型。通常，結構化資料存放區提供資料庫內分析，非結構化資料存放區則不提供此類分析。這是因為結構化資料的格式符合已知和可重複的操作規則，而非結構化資料的格式更多樣化和複雜。
可採用各種技術分析這兩種類型的資料。使用結構化查詢語言 (SQL) 對資料進行查詢是結構化資料分析的根本性基礎。可以套用其他技術和工具，例如資料視覺化和建模、程式化操作和機器學習 (ML)。
對於非結構化資料，分析通常涉及更複雜的程式設計操作和 ML。可以透過各種程式設計語言程式庫和使用人工智慧 (AI) 的特別設計工具存取這些分析。通常，非結構化資料需要預先處理，以便符合特定格式。
挑戰：結構化資料與非結構化資料
與非結構化資料相比，通常可以非常輕鬆地使用結構化資料。這是因為電腦、資料結構和程式設計語言可以更輕鬆地理解結構化資料。相反，要理解和管理非結構化資料，電腦系統必須首先將其分解為可理解的資料。
結構化資料
在任何複雜的組織或團體中，當關聯式資料庫中的關係數量顯著增長時，結構化資料就變得難以管理。由於資料庫和資料點之間的連結非常多，開發資料查詢可能會變得非常複雜。其他挑戰包括：
- 資料架構變更
- 讓所有真實世界相關資料符合結構化格式
- 整合多個不同的結構化資料來源
非結構化資料
非結構化資料通常會帶來兩大挑戰：
- 儲存空間，因為資料規模通常大於結構化資料
- 分析，因為其不像分析結構化資料那樣直觀
雖然可以使用關鍵字搜尋和模式匹配等技術來進行一些分析，但 ML 通常與非結構化資料 (例如影像識別和情緒分析) 相關聯。
其他挑戰可能包括：
- 預處理以擷取結構化或半結構化資料
- 多格式處理
- 分析所需的處理能力
使用時機：結構化資料與非結構化資料
在各個產業、組織和應用程式中廣泛收集和使用結構化資料與非結構化資料。數位世界以兩種形式的資料為基礎運轉，對這些資料進行分析並用於呈現答案、決策程序、預測、反思、生成式應用程式等。結構化資料通常用於定量資料，非結構化資料用於定性資料，但情況並非總是如此。
結構化資料
處理離散的數值資料時，結構化資料特別有用。此類型資料的範例包括財務營運、銷售和行銷數字以及科學建模。如果需要包含多個簡短項目文字、數字和列舉欄位的記錄，例如人力資源記錄、庫存清單和住房資料，也可以使用結構化資料。
非結構化資料
當記錄為必需項目且資料不適合結構化資料格式時，就可使用非結構化資料。範例包括視訊監控、公司文件和社交媒體貼文。如果以結構化格式儲存資料效率不高，也可以使用非結構化資料，例如物聯網 (IoT) 感應器資料、電腦系統日誌和聊天記錄。
半結構化資料
半結構化資料介於結構化資料與非結構化資料之間。例如，影片存放區可能會針對每個檔案提供關聯的結構化資料標籤，如日期、位置和主題。多媒體檔案中的中繼資料表明這些資料本質上是半結構化資料。結構化資料和非結構化資料類型的混合使資料成為半結構化資料。使用半結構化資料代替原始非結構化資料可以更快速、更輕鬆地分析基礎非結構化資料。
差異摘要：結構化資料與非結構化資料
| 結構化資料 |
非結構化資料 |
|
| 這是什麼？ |
符合預先定義的資料模型或結構描述的資料。 |
沒有基礎模型來辨識屬性的資料。 |
| 基本範例 |
Excel 資料表。 |
視訊檔案的集合。 |
| 最適用於 |
離散、簡短、非連續數字和文字值的關聯集合。 |
屬性變更或未知的資料、物件或檔案的關聯集合。 |
| 儲存類型 |
關聯式資料庫、圖形資料庫、空間資料庫、OLAP 立方體等。 |
檔案系統、DAM 系統、CMS、版本控制系統等。 |
| 最重要的優勢 |
更容易組織、清理、搜尋和分析。 |
可分析無法輕鬆形成結構化資料的資料。 |
| 最嚴峻的挑戰 |
所有資料都必須符合指定的資料模型。 |
可能很難分析。 |
| 主要分析技術 |
SQL 查詢。 |
差異。 |
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